Claude Agent SDK vs OpenAI Agents SDK:两大AI智能体框架深度对比
2025年是AI Agent框架爆发的一年。OpenAI在3月推出了Agents SDK(Python版),6月迅速跟进了TypeScript版本;Anthropic则以Claude Agent SDK强势回应。两大框架代表了截然不同的智能体开发哲学——一个追求轻量极简的多Agent编排,另一个则打造深度集成的全栈Agent运行时。本文将从架构理念、核心能力、开发体验和生产就绪性等维度,对两大SDK进行全面深度对比。

背景:智能体框架的军备竞赛
在2024-2025年间,AI Agent从"概念验证"迈入"生产落地"阶段。开发者面临一个关键选择:用什么框架来构建自己的智能体系统?
市场上主流选择包括LangChain、AutoGPT、LlamaIndex等。但真正引发行业关注的,是两大模型厂商亲自下场推出的官方框架:
- OpenAI Agents SDK(2025年3月Python版,6月TypeScript版):基于实验性框架Swarm演进而来,定位为轻量级多Agent编排工具,目前已覆盖Python和JavaScript/TypeScript双生态
- Claude Agent SDK(Anthropic推出):将Claude Code的底层架构开放为可编程接口,定位为企业级Agent运行时系统
两者的设计哲学和技术路线存在显著差异,理解这些差异对于技术选型至关重要。
设计哲学对比
OpenAI Agents SDK:极简主义的编排器
OpenAI Agents SDK延续了Swarm框架的设计理念——用最少的抽象完成最多的事。核心只有三个概念:
Agent(智能体)+ Handoff(交接)+ Guardrail(护栏)它的设计哲学是:框架负责编排,模型负责智能。框架本身尽可能薄,把复杂度留给LLM自身的能力。
Claude Agent SDK:全栈式的运行时
Claude Agent SDK的设计哲学完全不同——给Agent一台完整的"电脑"。它不仅仅是一个编排器,而是一个包含工具执行、权限控制、上下文管理、会话持久化的完整运行时系统。
核心架构采用"代理-工具-服务器"三层模型:
代理层(Agent Layer)—— 决策引擎 + 上下文管理 + 流程控制
↓
工具层(Tool Layer)—— 文件读写 + Bash执行 + 自定义工具
↓
服务器层(Server Layer)—— MCP服务器管理 + 工具集成 + 通信协议一个比喻:如果OpenAI Agents SDK是"交通指挥中心"(负责调度车辆),Claude Agent SDK就是"整个城市的基础设施"(包含道路、信号灯、停车场等一切)。
核心概念对比
Agent定义
OpenAI Agents SDK 的Agent定义简洁明了,且Python和TypeScript两个版本保持了高度一致的API设计:
# Python 版本
from agents import Agent, Runner
agent = Agent(
name="Assistant",
instructions="你是一名助人为乐的助手。",
model="gpt-4o",
tools=[get_weather],
)
result = await Runner.run(agent, "今天北京天气如何?")
print(result.final_output)// TypeScript 版本(@openai/agents)
import { Agent, run } from '@openai/agents';
const agent = new Agent({
name: 'Assistant',
instructions: '你是一名助人为乐的助手。',
tools: [getWeatherTool],
});
const result = await run(agent, '今天北京天气如何?');
console.log(result.finalOutput);Agent由instructions(指令)、model(模型)、tools(工具)三要素构成,通过Runner/run来驱动执行。设计上追求声明式和直觉化,两个语言版本的心智模型完全一致。
Claude Agent SDK 提供两种交互模式:
# 模式一:简单查询(高级接口)
import asyncio
from claude_agent_sdk import query
async def main():
async for message in query("分析这段代码的性能瓶颈"):
print(message)
asyncio.run(main())# 模式二:完整客户端(低级接口)
from claude_agent_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeAgentOptions
options = ClaudeAgentOptions(
system_prompt="你是一个资深Python开发者。",
permission_mode="accept_edits",
read_write_tools=True,
bash_tools=True,
cwd="/path/to/project",
max_cost=1.0,
)
client = ClaudeSDKClient(options=options)
# 支持双向交互式对话...Claude SDK的Agent天生具备文件读写、Bash命令执行等能力,不需要额外定义。这是因为它本质上是把Claude Code的完整能力API化了。
多Agent协作
OpenAI Agents SDK 通过Handoff机制实现多Agent协作,这是其最具特色的设计:
# 创建专业Agent
chinese_agent = Agent(
name="中文客服",
instructions="你只能用中文回复。",
handoff_description="当用户使用中文时,交给该Agent。",
)
english_agent = Agent(
name="English Support",
instructions="You can only respond in English.",
handoff_description="When user speaks English, hand off to this agent.",
)
# 分诊Agent负责路由
triage_agent = Agent(
name="分诊Agent",
instructions="根据用户语言将请求路由到合适的Agent。",
handoffs=[chinese_agent, english_agent],
)
result = await Runner.run(triage_agent, "Hello, how are you?")Handoff的底层实现与Function Calling相同,Agent之间的切换对LLM来说就像调用一个工具。这种设计非常优雅,使得多Agent编排可以用声明式的方式完成。
Claude Agent SDK 的多Agent策略不同,它采用自定义代理与自动委派:
# 定义专家代理配置文件
name: Security Reviewer
description: Reviews code for security vulnerabilities
tools: [semgrep, codeql]
model: claude-sonnet-4-5Claude SDK的Sub-Agent拥有独立的上下文窗口,主Agent可以自动检测任务类型并委派给合适的子Agent。这更像是"指挥官-执行者"模式,而非OpenAI的"接力赛"模式。
工具系统
这是两个框架差异最大的部分。
OpenAI Agents SDK 的工具体系分为三层:
| 层级 | 类型 | 示例 |
|---|---|---|
| 托管工具 | OpenAI原生提供 | Web Search、File Search、Computer Use |
| 函数工具 | 函数自动转换为工具 | Python @function_tool / TypeScript tool() |
| MCP工具 | 外部MCP服务器 | 2025年3月27日起支持 |
Python和TypeScript版本在工具定义上风格一致,但各自利用了语言原生特性:
# Python — 装饰器 + 类型注解自动生成Schema
from agents import function_tool
@function_tool
def get_weather(city: str):
"""查询指定城市的天气信息"""
return {"temp": 22, "condition": "晴"}// TypeScript — tool() + Zod Schema 定义参数
import { z } from 'zod';
import { tool } from '@openai/agents';
const getWeatherTool = tool({
name: 'get_weather',
description: '查询指定城市的天气信息',
parameters: z.object({ city: z.string() }),
execute: async (input) => {
return `The weather in ${input.city} is sunny`;
},
});Python版通过@function_tool装饰器自动从类型注解生成JSON Schema;TypeScript版则借助Zod库进行Schema验证,两者开发体验都非常丝滑。
Claude Agent SDK 的工具体系围绕MCP协议构建:
from claude_agent_sdk import Tool, create_sdk_mcp_server
# @tool装饰器定义工具
greet_tool = Tool(
name="greet",
description="Greet a user by name.",
inputSchema={
"type": "object",
"properties": {
"name": {"type": "string", "description": "User's name"}
},
"required": ["name"]
}
)
async def greet(name: str) -> str:
return f"Hello, {name}!"
# 打包为In-Process MCP服务器
mcp_server = create_sdk_mcp_server(
name="my_tools",
version="1.0.0",
tools=[greet_tool],
tool_handlers={"greet": greet}
)Claude SDK的核心创新是In-Process MCP Server——工具运行在与应用相同的Python进程中,无需子进程管理,避免了IPC开销。同时,它天然兼容外部MCP服务器生态(500+服务),包括GitHub、Slack、PostgreSQL、Notion等。
关键能力维度对比
安全与防护
OpenAI Agents SDK — Guardrails(护栏)
Guardrails分为输入防护和输出防护两层:
from agents import guardrail
@guardrail
def check_topic(input_text: str) -> bool:
"""检查输入是否偏离主题"""
# 如果偏离主题返回False,触发拦截
...- 输入护栏:检测输入是否偏离主题,可接管Agent控制权
- 输出护栏:在Agent最终输出上运行合规检查
- 并行运行:护栏与Agent操作并行执行,不阻塞主流程
设计思路是声明式的边界检查。
Claude Agent SDK — 生命周期钩子 + 细粒度权限
Claude SDK的安全体系更为纵深:
@agent.hook("PreToolUse")
async def validate_tool(tool_name, params):
"""工具执行前拦截危险操作"""
if tool_name == "delete_file" and "/system" in params["path"]:
return {"action": "reject", "reason": "Protected path"}
return {"action": "approve"}
@agent.hook("PostToolUse")
async def log_result(tool_name, result):
"""工具执行后审计记录"""
await log_to_datadog(tool_name, result)
@agent.hook("Stop")
async def cleanup():
"""会话结束时资源释放"""
await close_database_connections()三层钩子(PreToolUse → PostToolUse → Stop)提供了完整的AOP(面向切面)风格的控制能力。配合权限模式(accept_all/accept_edits/prompt),可以精确控制Agent能做什么、不能做什么。
可观测性
OpenAI Agents SDK — Tracing
内置追踪系统,记录Agent运行全过程:
- LLM生成、工具调用、Handoff、Guardrail事件
- 支持外部监测工具集成(Logfire、AgentOps、Braintrust等)
- 支持可视化调试、性能评估、模型微调
这是OpenAI SDK的一大亮点——开箱即用的生产级可观测性。
Claude Agent SDK — 流式会话 + 审计日志
# 流式数据以JSONL格式存储,记录AI思考的每一个瞬间
options = ClaudeAgentOptions(
log_level="INFO",
audit_log_path="/var/log/claude_agent.log"
)Claude SDK通过流式会话(Streaming Sessions)实时展现AI工作过程,配合完整的审计日志追踪所有工具调用。
上下文管理
| 能力 | OpenAI Agents SDK | Claude Agent SDK |
|---|---|---|
| 上下文压缩 | 依赖模型自身能力 | 自动上下文压缩,保留关键信息 |
| Token管理 | 手动管理 | 自动管理,无需人工干预 |
| 工具上下文优化 | 一次性加载所有工具描述 | MCP Tool Search动态加载(从77K降至8.7K tokens) |
| 会话持久化 | 通过to_input_list()拼接 | 原生支持会话传送和热重载 |
Claude SDK在上下文管理上的MCP Tool Search尤其值得关注——当接入多个MCP服务器时,它不会一次性加载所有工具描述(避免上下文污染),而是根据当前任务动态检索和加载,可减少85%的上下文开销。
模型兼容性
| 维度 | OpenAI Agents SDK | Claude Agent SDK |
|---|---|---|
| 默认模型 | GPT-4o、o3-mini等OpenAI系列 | Claude Opus 4、Sonnet 4等 |
| 第三方模型 | 支持所有兼容Chat Completions API的模型 | 主要面向Claude模型生态 |
| 模型路由 | 需手动指定模型 | 自动根据任务复杂度切换模型(成本降低50%) |
OpenAI SDK在模型兼容性上更开放,官方明确支持接入Anthropic、Google等第三方模型。Claude SDK则深度绑定Claude生态,但提供了智能模型路由——简单任务用便宜模型、复杂任务用强力模型。
开发体验对比
学习曲线与代码量
# OpenAI Agents SDK (Python) — Hello World(4行代码)
from agents import Agent, Runner
agent = Agent(name="Greeter", instructions="Say hello!")
result = Runner.run_sync(agent, "Hi!")
print(result.final_output)// OpenAI Agents SDK (TypeScript) — Hello World(同样简洁)
import { Agent, run } from '@openai/agents';
const agent = new Agent({ name: 'Greeter', instructions: 'Say hello!' });
const result = await run(agent, 'Hi!');
console.log(result.finalOutput);# Claude Agent SDK — Hello World(5行代码)
import asyncio
from claude_agent_sdk import query
async def main():
async for message in query("Hello!"):
print(message)
asyncio.run(main())三者的入门门槛都很低。但随着复杂度提升,差异逐渐显现:
| 场景 | OpenAI SDK代码量 | Claude SDK代码量 |
|---|---|---|
| 简单问答 | 4行 | 5行 |
| 带工具的Agent | 15-30行 | 10-20行 |
| 多Agent协作 | 30-60行 | 20-40行 |
| 企业级应用 | 100+行 + 大量自定义逻辑 | 50-80行(内置能力更多) |
Claude SDK在复杂场景下代码量更少,因为文件操作、Bash执行、权限控制等能力是内置的。OpenAI SDK需要自行实现这些基础设施。
语言与生态
| 维度 | OpenAI Agents SDK | Claude Agent SDK |
|---|---|---|
| 语言支持 | Python + TypeScript(双语言已发布) | Python + TypeScript |
| 包管理(Python) | pip install openai-agents | pip install claude-agent-sdk |
| 包管理(TypeScript) | npm install @openai/agents zod | npm install @anthropic-ai/claude-agent-sdk |
| TypeScript运行环境 | Node.js 22+、Deno、Bun(实验性支持Cloudflare Workers) | Node.js 18+ |
| Schema验证 | Zod v4 | JSON Schema |
| 开源状态 | 完全开源 | SDK开源 |
| GitHub Stars | Python版开源2天近5K Stars;TypeScript版(openai-agents-js)2.3K+ Stars | 生态快速增长 |
| 浏览器支持 | ✅ TypeScript版提供浏览器优化包 | ❌ 仅服务端 |
| 实时语音 | ✅ @openai/agents-realtime 包(RealtimeAgent) | ❌ 无原生支持 |
更新说明:OpenAI于2025年6月3日正式发布了Agents SDK的TypeScript版本(
@openai/agents),与Python版功能完全对齐,包含Handoffs、Guardrails和Tracing等全部核心组件。同时还新增了RealtimeAgent语音能力和人机回路(HITL)审批机制,这是Claude Agent SDK目前不具备的差异化特性。
全维度对比总览
| 维度 | OpenAI Agents SDK | Claude Agent SDK |
|---|---|---|
| 发布时间 | 2025年3月(Python)/ 6月(TypeScript) | 2025年 |
| 定位 | 轻量级多Agent编排框架 | 企业级Agent运行时系统 |
| 前身 | Swarm(实验性框架) | Claude Code底层架构 |
| 核心概念 | Agent + Handoff + Guardrail | Agent + Tool + MCP Server + Hooks |
| 设计哲学 | 极简抽象、多语言并行 | 全栈运行时、深度集成 |
| 内置工具 | Web Search、File Search、Computer Use | 文件读写、Bash执行、代码导航 |
| 多Agent模式 | Handoff(接力式交接) | Sub-Agent(指挥官-执行者) |
| 安全机制 | Guardrails(输入/输出护栏) | 生命周期钩子 + 细粒度权限 |
| 可观测性 | 内置Tracing系统 | 流式会话 + 审计日志 |
| 上下文管理 | 手动管理 | 自动压缩 + 动态工具搜索 |
| MCP支持 | 2025年3月27日起支持 | 原生深度集成 |
| 模型兼容 | 开放兼容第三方模型 | 深度绑定Claude生态 |
| 生产验证 | 生产就绪 | 驱动Claude Code(十亿美元级产品) |
| 学习曲线 | 低 | 低(简单场景)/ 中(高级特性) |
| 语言支持 | Python + TypeScript(双版本功能对齐) | Python + TypeScript |
| 独特优势 | Handoff编排直觉优雅、RealtimeAgent语音、浏览器端运行 | 会话传送、技能热重载、自动模型路由 |
如何选择?
选OpenAI Agents SDK的场景
- 多Agent路由和编排是核心需求(Handoff机制设计非常优雅)
- 需要跨模型兼容性(已经在用非OpenAI模型或需要灵活切换)
- 团队偏好极简框架,愿意自行搭建基础设施
- 需要内置Tracing进行生产级可观测性
- 项目中已经大量使用OpenAI API生态
- 需要前后端统一技术栈(TypeScript版支持浏览器端运行)
- 有实时语音Agent需求(RealtimeAgent + HITL审批)
选Claude Agent SDK的场景
- 需要Agent具备原生代码执行和文件操作能力
- 需要细粒度的安全控制(生命周期钩子、权限模式)
- 对MCP生态集成有深度需求(500+服务)
- 需要上下文自动管理(压缩、动态工具加载)
- 构建长时间运行的复杂Agent(会话传送、热重载)
- 项目依赖Claude模型能力,特别是代码生成和推理场景
不必二选一
值得注意的是,两个SDK并非完全互斥。在实际项目中,完全可以:
- 用OpenAI SDK做上层多Agent编排和路由
- 在某些需要深度文件操作的子任务中,调用Claude SDK
- 通过MCP协议,让两个生态的工具互相复用
结语
OpenAI Agents SDK和Claude Agent SDK代表了两种不同的智能体开发范式:
- OpenAI路线:框架做减法,让模型能力主导,开发者自由度最大化。Python和TypeScript双版本齐头并进,还独占RealtimeAgent语音能力和浏览器端运行
- Claude路线:框架做加法,内置完整基础设施,开箱即用到极致。在上下文管理、安全控制和会话持久化上建立了深厚的护城河
没有绝对的优劣,只有是否匹配你的需求。对于追求快速原型和灵活编排的团队,OpenAI SDK是更好的起点;对于构建生产级、需要深度控制和安全保障的企业级Agent,Claude SDK提供了更成熟的基础设施。
无论选择哪个,2025-2026年无疑是AI Agent开发者最好的时代——工具已经成熟,模式已被验证,剩下的只是去构建真正有价值的智能体应用。
